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聚酰亚胺电介质是电气工程、电子信息技术、航空航天等领域的一类重要的绝缘材料,然而在实际应用中依然存在材料设计制备、结构-性能关系与性能调控等方面的问题尚未解决。多重应用场景下介电性能的不匹配限制了聚酰亚胺的创新式发展,成为制约电工、电子信息航空航天领域发展的重要问题。本文基于影响电介质薄膜电-热特性的基本原理,从分子结构改性和复合结构优化等方面详细综述了调控聚酰亚胺高/低介电特性、热稳定性和绝缘强度等综合性能的研究方法和内部机理,总结了当前聚酰亚胺薄膜在能源系统和电子器件中残存的问题及面临的挑战,并为聚酰亚胺薄膜未来的发展及应用提供有意义的指导。 相似文献
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以低数均相对分子质量均聚聚苯乙烯(hPS)和氢化聚(苯乙烯-丁二烯-苯乙烯)(HSBS)为原材料,经氯甲基化、季胺化和碱化步骤制备以聚丁二烯加氢得到的结晶相为支撑结构的复合型阴离子交换膜(AEMs),并通过hPS用量调节复合膜的组成、结构及性能。随hPS用量增加,拉伸强度有所降低,杨氏模量由14.68 MPa大幅提升至69.35 MPa,吸水率从17.9%增加到54.3%,而溶胀度仅从4.1%增加到10.2%,借助HSBS结晶结构的支撑,体系的力学性能及尺寸稳定性优于多数聚(苯乙烯-(乙烯-丁二烯)-苯乙烯)(SEBS)基AEMs;同时,AEMs结晶微区之间的距离增大,离子传输通道拓宽,离子交换容量值从0.82 mmol/g增大至1.94 mmol/g,耐碱稳定性增强;然而,由于hPS在HSBS中的相容性受HSBS中聚苯乙烯(PS)含量的制约,AEMs的离子电导率值随hPS含量增加呈现出先升后降的变化趋势,其中,氯甲基化HSBS与氯甲基化hPS以质量比8∶2共混制备的AEMs具有最好的离子传输性能,在80℃时离子电导率高达101.3 mS/cm,远高于PS含量相同的SEBS体系,在70... 相似文献
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《分析试验室》2021,40(9):1004-1009
采用高密度疏水性低共熔溶剂涡旋辅助-分散液液微萃取高效液相色谱-荧光(VA-DLLMEHPLC-FLD)检测黄酒中黄曲霉毒素(AFB1,AFB2,AFG1和AFG2)。选用樟脑(氢键受体)和对氯苯酚(氢键供体)以1:1的摩尔比合成高密度疏水性低共熔溶剂。优化了萃取剂的种类、HBA与HBD摩尔比、萃取剂的用量、涡旋时间、离心时间和p H等参数以实现最佳提取效率。在最佳萃取条件下,AFG2,AFG1,AFB2和AFB1的线性范围在0.76~450 ng/L之间(R2≥0.9993),检出限为0.23~0.91 ng/L,富集倍数为164~248。日内和日间精密度均不大于4.7%。方法已成功应用于黄酒中黄曲霉毒素的检测。 相似文献
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在水溶液中以过硫酸铵为引发剂、次亚磷酸钠为链转移剂,丙烯酸、二乙二醇单丁醚马来酸单酯为反应单体,合成聚羧酸减缩剂。研究在反应温度为75℃时,引发剂用量、链转移剂用量、单体质量分数对水溶液表面张力的影响。结果表明,聚合的最佳反应条件为:过硫酸铵用量为0.7%,次亚磷酸钠用量为5%,单体质量分数为24%。采用红外光谱对聚合物的结构进行表征,研究其对水溶液表面张力,溶液的蒸发速率,砂浆的干燥收缩、抗折、抗压强度的影响。研究发现,当聚合物的掺量为6%时,在水溶液中表面张力降低了40%,溶液的蒸发速率降低了15.3%。聚合物的掺量为3%时,与空白样相比水泥砂浆的28d干燥收缩率降低了18.9%,抗压强度与抗折强度有所降低。 相似文献
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采用低场核磁(LF-NMR)及其成像技术(MRI)研究干制虾仁在25℃复水过程中的水分含量、分布及状态变化,并通过线性回归分析不同复水时间干制虾仁的LF-NMR参数与质构特性及复水率的相关性。实验结果表明,干制虾仁复水过程中存在结合水、不可移动水和自由水3个组分峰,随着复水时间的增加,结合水无明显变化,而自由水、不易流动水含量增加,且自由度增加,流动性增大。LF-NMR参数(T_(22)、T_(23)、A_(22)、A_(23)和A_(Total))和硬度、咀嚼性、弹性、凝聚性以及复水率有极显著的相关性(R~2≥0.613),为干制虾仁复水过程中品质的快速无损预测提供了一种新方法。 相似文献
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应用主成分分析(Principal component analysis,PCA)和聚类分析法(Cluster analysis,CA)对9种(27个)常见食用植物油及100个餐饮废油的低场核磁共振(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)(T2)弛豫特性数据进行分析。结果表明:在正常食用油种类区分方面,主成分分析的效果较优,9种食用油在主成分分布图上按种类正确分组,边界清晰。而在正常食用油与餐饮废油的区分方面,聚类分析效果较优,引入30个待测样本后,聚类分析(127个样品,欧式距离=5)的正确率为94.49%,分析误判率为5.51%,分组效果良好。LF-NMR结合化学模式识别可实现对油脂种类及餐饮废弃油脂的鉴别。 相似文献